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    物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結構設計

    2010-09-20 05:46:14吳劍新
    關鍵詞:商業(yè)智能體系結構數(shù)據(jù)倉庫

    吳劍新

    物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結構設計

    吳劍新

    從物流企業(yè)對商業(yè)智能平臺的需求出發(fā),設計物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的前端應用功能,提出基于Web的物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結構。

    物流企業(yè);商業(yè)智能;體系結構

    商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱BI)通過對數(shù)據(jù)的收集、管理、分析以及轉化,使數(shù)據(jù)成為有價值的信息,從而獲得必要的洞察力與理解力,更好地輔助決策與指導行動,它能夠以靈活的多維分析、豐富直觀的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式,為管理者的日常決策提供幫助。

    一、商業(yè)智能的體系結構

    商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成,商業(yè)智能的實現(xiàn)涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用,因此,應當把商業(yè)智能看成是一種解決方案。商業(yè)智能的關鍵是從許多來自企業(yè)不同的運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理,以保證數(shù)據(jù)的正確性,然后經過抽?。‥xtraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里,從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識),最后將知識呈現(xiàn)給管理者,為管理者的決策過程提供支持(圖1)。

    圖1 商業(yè)智能的體系結構

    在這樣的體系結構中,數(shù)據(jù)倉庫用于抽取、集成、分布、儲存有用的信息;多維分析可以從多個角度、全方位地了解企業(yè)運營的現(xiàn)狀;數(shù)據(jù)挖掘則是挖掘數(shù)據(jù)中原先未知、潛在的知識,發(fā)現(xiàn)問題、找出規(guī)律、預測未來,真正達到智能的效果。

    二、物流企業(yè)商業(yè)智能平臺需求分析及功能設計

    (一)物流企業(yè)需求分析

    物流企業(yè)商業(yè)智能平臺構建的目的是能夠滿足物流企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)分析需求,更好地為管理者提供決策支持,所以,在平臺設計時必須分析企業(yè)各部門的具體需求。目前物流企業(yè)在數(shù)據(jù)收集及分析方面普遍存在的問題有:在業(yè)務發(fā)展過程中收集了海量的數(shù)據(jù),但缺乏數(shù)據(jù)間的連接及有效管理,形成數(shù)據(jù)“孤島”,無法對數(shù)據(jù)進行分析利用;信息化程度不高,缺乏對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法和系統(tǒng);缺乏基于數(shù)據(jù)分析的決策輔助系統(tǒng),如運輸決策輔助、倉儲決策輔助等。物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的建立應該有解決以上問題的能力,所以物流企業(yè)商業(yè)智能平臺應當具備兩個功能:第一,數(shù)據(jù)的收集及整合功能,商業(yè)智能體系中的數(shù)據(jù)倉庫可以實現(xiàn)此功能;第二,數(shù)據(jù)的深入分析以及直觀靈活的展示功能,以便輔助決策,通過商業(yè)智能平臺的OLAP、報表系統(tǒng)、主題分析等工具可實現(xiàn)此功能。

    (二)商業(yè)智能平臺功能設計

    1.領導頁面:通過折線圖、柱狀圖、列表等方式,實現(xiàn)對當前關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)的及時、直觀展現(xiàn),使管理者對企業(yè)當前運營狀況有直觀的了解。

    2.報表分析:提供各類統(tǒng)計和財務報表分析,可通過菜單選定參數(shù),實現(xiàn)個性化報表分析需求,并且可以輔以柱狀圖、餅圖、雷達圖等圖形展現(xiàn)形式。

    3.即席查詢:通過菜單選擇參數(shù),實現(xiàn)對企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的快捷查詢。

    4.主題分析:利用OLAP靈活、全方位的分析手段,通過數(shù)據(jù)切片、旋轉、鉆取、鉆透等功能,實現(xiàn)不同主題的數(shù)據(jù)分析,如:市場細分、客戶業(yè)務分析、客戶優(yōu)先權分析、庫存情況分析等。

    5.數(shù)據(jù)挖掘:是目前最深層次的數(shù)據(jù)分析方法,可實現(xiàn)一般數(shù)據(jù)分析方法不能實現(xiàn)的功能,如客戶流失預警分析、客戶信用評估、庫存預警、業(yè)務開拓等。

    6、ETL:指數(shù)據(jù)的抽取、轉換、加載??啥ㄆ趫?zhí)行,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合、更新,并且可實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中臟數(shù)據(jù)的清理,提高數(shù)據(jù)分析結果的準確性。

    7.系統(tǒng)管理:提供用戶管理、權限管理、參數(shù)配置、日志管理、數(shù)據(jù)備份等功能。

    三、基于Web的物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結構設計

    商業(yè)智能的體系結構是指通過識別和理解數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的流動過程和數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應用過程來提供商業(yè)智能平臺應用的主框架。商業(yè)智能的體系結構將指導商業(yè)智能平臺的建立。

    物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的體系結構采用目前流行的三層的B/S結構。與傳統(tǒng)的C/S結構不同,B/S結構在客戶端與服務器之間增加一個應用服務器,這種結構的優(yōu)點在于將應用邏輯、GUI(圖形用戶界面)和DBMS(數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))嚴格區(qū)分開來,復雜的應用邏輯不是分布于網絡上的眾多客戶端上,而是集中存放在應用服務器上,從而集成和簡化原客戶端。專用的高性能服務器在中間層來運行OLAP服務以及同樣的高端服務器在后端運行數(shù)據(jù)倉庫引擎。數(shù)據(jù)倉庫被置于后端,中間層負責分析其數(shù)據(jù),中間層從后端載入數(shù)據(jù)并分析它,分析的結果被傳輸?shù)娇蛻魴C。

    基于Web應用的B/S結構其實也是一種客戶機/服務器結構,只不過它的客戶端是瀏覽器。這種結構的優(yōu)勢在于:使用簡單,用戶使用單一的瀏覽器軟件,只需在瀏覽器上完成數(shù)據(jù)瀏覽、查詢、輸入等簡單功能,特別適合非計算機人員使用;由于客戶機只需單一的瀏覽器軟件,極大地減輕了客戶機的負擔,不再負責處理復雜計算和數(shù)據(jù)訪問等關鍵事務,只負責顯示部分;易于維護,客戶端無需專用的軟件,當企業(yè)對網絡應用進行升級時,只需更新服務器端的軟件,減輕系統(tǒng)維護與升級的成本與工作量,把技術維護人員從繁重的維護升級工作中解脫出來;保護企業(yè)投資,B/S模式由于采用標準的TCP/IP技術、HTTP協(xié)議,可以與企業(yè)現(xiàn)有的網絡很好地結合。

    根據(jù)上述三層B/S結構的分析與特點,將Web技術與數(shù)據(jù)倉庫、OLAP等技術結合起來,就組成了物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的體系結構,分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、應用服務器和客戶端四個部分(圖2)。

    圖2 物流企業(yè)商業(yè)智能體系結構圖

    1.數(shù)據(jù)源。是物流企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源。物流企業(yè)在日常運營中可收集大量的業(yè)務數(shù)據(jù),如客戶、貨物、倉儲、運輸?shù)葦?shù)據(jù),分別存放于相關部門的數(shù)據(jù)庫中,這是物流企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫最重要的數(shù)據(jù)來源。除此之外,還有來自與其他企業(yè)進行數(shù)據(jù)交換時所收集的數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)通常是各種各樣的異構數(shù)據(jù)源,需要將這些數(shù)據(jù)源通過ETL過程有效地集成到數(shù)據(jù)倉庫中。

    2.數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是物流企業(yè)商業(yè)智能體系結構中最核心的部分,它以主題方式存放數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)通過兩種途徑獲得:一是通過ETL工具從各部門業(yè)務數(shù)據(jù)庫中抽取、轉換和加載數(shù)據(jù);二是通過手工錄入數(shù)據(jù)(OLTP過程)。數(shù)據(jù)倉庫處理的主要工作包括數(shù)據(jù)采集、集成和存儲,建立事實表和維表結構,實現(xiàn)各部分數(shù)據(jù)的關聯(lián)與整合,并且完工的數(shù)據(jù)倉庫中應該包含不同粒度的細節(jié)數(shù)據(jù)和匯總數(shù)據(jù),以便應用服務器調用數(shù)據(jù)時能有較快的響應速度。

    3.應用服務器。商業(yè)智能平臺體系中的應用服務器負責接受瀏覽器客戶端的請求,處理業(yè)務規(guī)則,提取多維數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等過程。主要包括分析服務器和Web服務器,分析服務器用于構建多維數(shù)據(jù)集和生成動態(tài)報表,它們可以通過客戶端的接口直接訪問;Web服務器提供Web服務,主要是用于支持終端用戶使用瀏覽器來訪問數(shù)據(jù)倉庫、多維數(shù)據(jù)集和動態(tài)報表的結果。本平臺中應用服務器包含了如下服務器組件:(1)Web服務器:提供Web服務,負責解析JSP、執(zhí)行JAVA代碼等,在物流企業(yè)商業(yè)智能平臺中可選用JBOSS作為Web服務器。(2)OLAP引擎:提供多維分析與展現(xiàn)的事務,能夠實現(xiàn)多維報表的展現(xiàn)以及各類圖表的展現(xiàn)。(3)計劃調度引擎:是一個時間定制器。提供了定時處理報表的平臺,可按年、季、月、旬、日等時間頻率來產生報表。(4)報表引擎:是物流企業(yè)商業(yè)智能平臺的主要組件。報表服務器以Web服務的形式實現(xiàn),可以為處理和呈現(xiàn)報表提供優(yōu)化的并行處理基礎結構。報表服務器通過子組件來處理報表請求,并使報表可用于按需訪問或計劃分發(fā)。(5)權限管理引擎:負責用戶安全驗證及操作許可。

    4.客戶端。主要是提供給用戶使用的環(huán)境,包括客戶端和瀏覽器兩種方式,客戶端是基于窗口式的訪問控件,瀏覽器是用網頁式的訪問環(huán)境,最終展示數(shù)據(jù)倉庫中的信息和OLAP的運行結果。

    瀏覽器客戶端從邏輯角度可分為兩層,分別為界面表示層和界面邏輯層。界面表示層采用html標簽與JSP標簽實現(xiàn);界面邏輯層采用JavaScript進行界面邏輯控制與客戶端驗證(主要是基于JavaScript良好的交互能力)。

    在這種體系結構下用戶的操作流程如下:(1)瀏覽器用戶端以HTML文件中的表單形式提出數(shù)據(jù)分析請求并傳遞給Web服務器。(2)在Web服務器端調用相應的應用程序,并根據(jù)需要激活OLAP等服務程序。(3)OLAP服務器引擎將操作譯為SQL請求,并交于DWMS(數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng))執(zhí)行。(4)Web服務器將執(zhí)行結果通過HTML格式反饋給用戶。

    這種商業(yè)智能的體系結構各部分之間相互獨立,任何一部分的改變不影響其它部分的功能,是一種靈活的、適用性強的體系結構。

    四、總結

    本文設計的物流企業(yè)商業(yè)智能平臺體系結構的是基于企業(yè)實際應用而提出的,商業(yè)智能平臺的構建很大程度地提高了物流企業(yè)數(shù)據(jù)整合以及數(shù)據(jù)分析的能力,很好地為管理者提供決策輔助。在實際項目應用中,為節(jié)約企業(yè)資源,采取將數(shù)據(jù)倉庫服務和ETL服務放在同一服務器,分析服務與Web服務放在同一服務器上,經過優(yōu)化商業(yè)智能平臺實現(xiàn)了較快的響應速度。本文提出的商業(yè)智能體系結構在物流企業(yè)中具有一定的通用性,但由于各企業(yè)的業(yè)務范圍、管理模式和原有信息系統(tǒng)基礎的不同,物流企業(yè)需要根據(jù)自身的情況去構建合適的商業(yè)智能平臺。在物流行業(yè)競爭日益加劇的背景下,商業(yè)智能技術能夠實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的有效整合及深入分析,為企業(yè)各方面的業(yè)務提供有力的決策依據(jù),它將成為物流企業(yè)提升綜合競爭力的必然選擇。

    [1]項喜章,肖平,萬文君.物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)模型設計[J].商場現(xiàn)代化,2008(5).

    [2]馮運仿,余志毅,趙青.商業(yè)智能在物流企業(yè)中的應用[J].商場現(xiàn)代化,2008(5).

    [3]劉建國.商業(yè)智能及其應用研究[J].商業(yè)研究,2003(20).

    [4]鄭焱.基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能系統(tǒng)研究與實踐[D].南京:南京工業(yè)大學,2006.

    F253.9

    A

    1673-1999(2010)24-0090-03

    吳劍新(1985-),男,福建莆田人,碩士,福建交通職業(yè)技術學院(福建福州350007)助教。

    2010-09-22

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